原文:機器學習 | 強化學習(8) | 探索與開發(Exploration and Exploitation)

探索與開發 Exploration and Exploitation .導論 探索與開發二難問題 基於決策的決策過程存在以下兩種選擇 開發:基於目前的學習做最優的決策 探索:獲取更多的學習 最佳的長期策略或許會包含一些短期的犧牲 獲取足夠的信息更能得到最為全面的決策 探索的方案 Approach to Exploration 隨機探索 Randon exploration 通過隨機動作進行探索 ...

2021-01-17 20:24 0 548 推薦指數:

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強化學習筆記9:探索和利用 exploration and exploitation

1、introduction 本章的主題是關於利用和探索的矛盾: Exploitation:利用當前已知信息做決策 Exploration探索未知空間獲取更多信息 最佳的策略是用長期的眼光來看,放棄短期高回報 獲取足夠策略是讓策略變成全局最優的必要條件 幾個基本的探索方法 ...

Thu Aug 27 23:12:00 CST 2020 0 1365
機器學習筆記】強化學習概述

作者:老董 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34298295 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 目前關於強化學習(RL)的論述和公開課程已經很多了,雖然已經有了不少深入了解的文章 ...

Wed Mar 28 06:08:00 CST 2018 0 1658
基於C#的機器學習--懲罰與獎勵-強化學習

強化學習概況 正如在前面所提到的,強化學習是指一種計算機以“試錯”的方式進行學習,通過與環境進行交互獲得的獎賞指導行為,目標是使程序獲得最大的獎賞,強化學習不同於連督學習,區別主要表現在強化信號上,強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價(通常 ...

Sat Jan 12 23:23:00 CST 2019 13 4503
機器學習強化學習與監督學習、無監督學習強化學習的區別

監督學習(Supervised learning) 監督學習即具有特征(feature)和標簽(label)的,即使數據是沒有標簽的,也可以通過學習特征和標簽之間的關系,判斷出標簽--分類。 簡而言之:提供數據,預測標簽。比如對動物貓和狗圖片進行預測,預測label為cat或者dog ...

Wed Nov 11 06:05:00 CST 2020 0 1165
機器學習分類之監督學習、無監督學習強化學習

  監督學習是從標注數據中學習模型的機器學習問題,是統計學習機器學習的重要組成部分。赫爾伯特·西蒙(Herbert A. Simon)曾對“學習”給出以下定義:“如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能,這就是學習。”按照這一觀點,統計學習就是計算機系統通過運用數據及統計方法提高系統性能 ...

Mon Jul 27 18:14:00 CST 2020 1 888
機器學習工程師 - Udacity 強化學習 Part Six

項目:強化學習走迷宮 我們將會應用 Q-learning 算法完成一個經典的 Markov 決策問題 -- 走迷宮! 請查看項目詳情 https://github.com/udacity/MLND_CN_P5_Reinforcement_Learning Section ...

Thu Feb 28 03:36:00 CST 2019 0 994
 
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